字典值的`str`和`pickle`序列化方法的区别

Question

如果我想将 Dictionary 结构保存到文件中，然后直接从文件中读取此 Dictionary，我有两种方法，但我不知道这两种方法之间的区别。谁能解释一下？ 这是一个简单的例子。假设这是我的字典：

D = {'zzz':123,
     'lzh':321,
     'cyl':333}

第一种保存到文件的方法：

with open('tDF.txt','w') as f: # save
   f.write(str(D) + '\n')
with open('tDf.txt','r') as f:
   Data = f.read() # read. Data is string
Data = eval(Data) # convert to Dictionary structure format

第二种方法（使用pickle）：

import pickle
with open('tDF.txt','w') as f: # save
   pickle.dump(D,f)
with open('tDF.txt','r') as f:
   D = pickle.load(f) # D is Dictionary structure format

我认为第一种方法很简单。有什么区别？

谢谢！

Answer 1

写str值表示

如果您将数据的str 值扭动，则您依赖于事实，即它的形状正确。

在某些情况下（例如浮点数，还有更复杂的对象），您会丢失一些精度或信息。

使用repr 而不是str 可能会稍微改善这种情况，因为repr 应该以某种形式提供文本，这样在读回时可能会起作用（但没有任何保证)

写入pickled 数据

Pickle 关心每一点，因此您将获得序列化的精确信息。

这是相当显着的差异。

使用其他序列化方法

就个人而言，我更喜欢序列化为json 或有时yaml，因为这种形式的数据可读性好、可移植，甚至可以编辑。

序列化为 JSON

对于 json，它是这样工作的：

import json
data = {"a", "aha", "b": "bebe", age: 123, num: 3.1415}
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)


with open("data.json", "r") as f:
    readdata = json.load(data, f)

print readdata

序列化为 YAML

使用 YAML：

首先确定，你已经安装了一些 YAML 库，例如：

$ pip install pyyaml

就我个人而言，我一直都安装它，因为我经常使用它。

那么，那么脚本只改变了一点：

import yaml
data = {"a", "aha", "b": "bebe", age: 123, num: 3.1415}
with open("data.yaml", "w") as f:
    yaml.dump(data, f)


with open("data.yaml", "r") as f:
    readdata = yaml.load(data, f)

print readdata

结论

对于相当简单的数据类型，上述方法很容易工作。

如果您开始使用已定义的类的实例，则需要正确定义 给定格式的加载器和序列化器。描述这一点超出了这个问题的范围，但它 在存在某种解决方案的所有情况下绝对是可能的（因为存在一些类型的值，其中 无法可靠地序列化，例如文件指针、数据库连接等）